# 重构成w h4(argb)图像 buf.shape=(w,h,4)# 转换为RGBAbuf=np.roll(buf,3,axis=2)# 得到 ImageRGBA图像对象(需要Image对象的同学到此为止就可以了)image=Image.frombytes("RGBA",(w,h),buf.tostring())# 转换为numpy array rgba四通道数组 image=np.asarray(image)# 转换为rgb图像 rgb_image=imag...
还有一种使用imageio的替代方法。它提供了一个简单方便的 API,并且与 Anaconda 捆绑在一起。它可以将灰度图像保存为单个颜色通道文件。 引用文档 >>> import imageio >>> im = imageio.imread('imageio:astronaut.png') >>> im.shape # im is a numpy array (512, 512, 3) >>> imageio.imwrite('as...
from PIL import Image im = Image.open('lena.png') im.show() 1. 2. 3. 2、将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组 AI检测代码解析 im_array = np.array(im) 1. 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝 3、保存 PIL 图片 直接调用 Image 类的 save 方...
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp importcv2 deffig2data(fig): """ fig = plt.figure() image = fig2data(fig) @brief Convert a Matplotlib figure to a 4D numpy array with RGBA channels and return it @param fig a matplotlib figure @return a numpy 3D array of RGBA values """ ...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 设置字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体 labels = np.array(['第一周','第二周','第三周','第四周','第五周','第六周']) # 设置标签 ...
from PIL import Image from pylab import * # 读取图像到数组中 im = array(Image.open("empire.jpeg").convert('L')) #创建一个图像 figure() #不使用颜色信息 gray() #在原点的左上角显示轮廓图像 contour(im, origin = 'image')#检测图像轮廓 ...
importnumpy as np 二、常用创建数组函数。 部分实例代码如下: 1importnumpy as np2print('(1)\n',np.array([1,2,3],dtype=int))#创建数组,dtype是数据的类型3print('(2)\n',np.arange(1,10,2))#x到y,i为步长4print('(3)\n',np.linspace(1,10,10))#x到y,等分成n个元素5print('(4)\...
整数数组索引:当使用切片索引 NumPy 数组时,结果数组视图总是原始数组的子数组。相比之下,整数数组索引允许使用另一个数组的数据构造任意数组。下面是一个例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np # 创建一个二维数组 a = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]]) ...
img=Image.open(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg") img = np.array(img) if img.ndim == 3: img2 = img[:,:,0] plt.subplot(321); plt.imshow(img) plt.subplot(322); plt.imshow(img, cmap = 'gray') # 无效 plt.subplot(323); plt.imshow(img2) ...
我有一个2D numpy矩阵,我想使用matplotlib将其绘制为3D曲面图。 对于X0和Xend之间的每个X,以及Y0和Yend之间的Y,我想用等于矩阵[X,Y]的Z-value绘制一个点。 我想我可以手动展开矩阵,生成一个X值的数组、一个Y值的数组和一个Z值的1D数组,但这似乎既尴尬又低效。